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更新時(shí)間：2024.12.28
基于道路特征的車(chē)道線檢測(cè)方法綜述

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基于道路特征的車(chē)道線檢測(cè)方法綜述 摘 要：智能車(chē)輛安全駕駛是車(chē)輛工程發(fā)展的重要方 向，其中一個(gè)重要的環(huán)節(jié)就是車(chē)道線檢測(cè)。本文介紹了機(jī)器 視覺(jué)中車(chē)道線檢測(cè)方法并針對(duì)基于道路特征的車(chē)道線檢測(cè) 方法進(jìn)行了分類，對(duì)各類方法中采用的不同技術(shù)進(jìn)行了闡 述。最后就該領(lǐng)域的當(dāng)前技術(shù)難點(diǎn)和發(fā)展前景進(jìn)行了簡(jiǎn)要論 述。 關(guān)鍵詞：車(chē)道線檢測(cè)；道路特征；道路檢測(cè) 中圖分類號(hào)： TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1671-2064（2017）08-0247-03 Abstract：Safety driving ofintelligent vehicle is an important direction for the development of vehicle engineering ， and the lane detection is an essential part of it. The

使用Python和OpenCV在道路上找到車(chē)道線

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使用 Python和 OpenCV 在道路上找到車(chē)道線 識(shí)別道路上的車(chē)道是所有司機(jī)的共同任務(wù)，以確保車(chē)輛在駕駛時(shí)處于車(chē)道限 制之內(nèi)，并減少因越過(guò)車(chē)道而與其他車(chē)輛發(fā)生碰撞的機(jī)會(huì)。 對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)，這同樣也是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。事實(shí)證明，使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別道 路上的車(chē)道標(biāo)記是可能的。本算法將介紹其中的一些技術(shù)。 這個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)是創(chuàng)建一種方法，使用 Python和 OpenCV 在道路上找到車(chē)道線。 實(shí)例圖像 Udacity 提供了 960 x 540像素的示例圖像，用于訓(xùn)練我們的算法。 下面是提供的兩個(gè)圖像。 算法步驟 在這一部分中，我們將詳細(xì)介紹本算法所需的不同步驟，這將使我們能夠識(shí)別和分類車(chē)道 線，如下所示 : 將原始圖像轉(zhuǎn)換為 HSL 從 HSL 圖像中分離出黃色和白色 將分離的 HSL 與原始圖像相結(jié)合 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度，便于操作 應(yīng)用高斯模糊來(lái)平滑邊緣 在平滑的灰色圖像上應(yīng)用

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